csp 201803-1 跳一跳

本文详细解析了一款简化版跳一跳小游戏的得分计算规则。通过输入玩家的跳跃记录,采用模拟思想实现了游戏得分的计算过程。文章介绍了算法的基本思路、流程及代码实现,适合对游戏算法感兴趣的读者。

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  • 题目

问题描述

  近来,跳一跳这款小游戏风靡全国,受到不少玩家的喜爱。
  简化后的跳一跳规则如下:玩家每次从当前方块跳到下一个方块,如果没有跳到下一个方块上则游戏结束。
  如果跳到了方块上,但没有跳到方块的中心则获得1分;跳到方块中心时,若上一次的得分为1分或这是本局游戏的第一次跳跃则此次得分为2分,否则此次得分比上一次得分多两分(即连续跳到方块中心时,总得分将+2,+4,+6,+8...)。
  现在给出一个人跳一跳的全过程,请你求出他本局游戏的得分(按照题目描述的规则)。

输入格式

  输入包含多个数字,用空格分隔,每个数字都是1,2,0之一,1表示此次跳跃跳到了方块上但是没有跳到中心,2表示此次跳跃跳到了方块上并且跳到了方块中心,0表示此次跳跃没有跳到方块上(此时游戏结束)。

输出格式

  输出一个整数,为本局游戏的得分(在本题的规则下)。

样例输入

1 1 2 2 2 1 1 2 2 0

样例输出

22

数据规模和约定

  对于所有评测用例,输入的数字不超过30个,保证0正好出现一次且为最后一个数字。

  • 基本思路

这题就是一个模拟题,用一个标记变量,如果输入的是1的话的,那么就是得分+1,然后标记变量为0,如果是2的话就标记为1,并加2,又加一个变量来累加2,因为如果下次还是2的话就要2+2,一旦为1的话,就又重新开始了。直到输入为0结束

  • 算法思想

模拟思想,输入为1,就得分+1,输入为2,分两种方向,一种是第一次,另一种是并非第一次,所加的分是不一样的,第一种就是加2,第二种是加2*n。全部操作完之后就是答案了。

  • 流程
  1. 读入数据
  2. 判断读入的数据为1的话,得分加1
  3. 如果是2的话,看标记变量,为0的话就+2
  4. 如果为1的话,得分就根据累加了几次2来进行加分
  5. 输出得分
  • 代码实现

#include<cstdio>

#include<cstring>

#include<cstdlib>

#include<queue>

#include<algorithm>

using namespace std;

int main(){

    int sc,flag=0,fin=0,db=2;///初始化这些变量,让标记变量为0,得分为0db是累计跳中间应该加的分

    while(1){

        scanf("%d",&sc);

        if(sc==0){///读入的数据为0就代表结束了

            break;

        }

        if(sc==1){

            fin+=1;///1

            flag=0;///标记为0,代表每跳到中间

        }else if(sc==2){

            if(flag==0){///代表第一次跳中间

                fin+=2;

                db=2;///累加初始化为2

            }else{

                db+=2;///先累加2,再加到得分那

                fin+=db;

            }

            flag=1;///标记为1,代表跳到中间了

        }

    }

    printf("%d\n",fin);///输出得分

    return 0;

}

关于CCF-CSP 2024年12月考试中的“房子”相关题目或内容,目前尚未有具体公开的信息表明该主题会出现在此次考试中。然而,“房子”类问题通常涉及动态规划、贪心算法或者路径优化等内容,在CSP或其他编程竞赛中较为常见。 以下是对此类问题可能设计的些分析: ### 可能的设计方向 此类问题的核心在于模拟跃过程并寻找最优解法。常见的变种包括但不限于以下几个方面: - **最短步数计算**:给定系列位置点以及初始能量值,求达到终点所需的最少跃次数[^1]。 - **最大覆盖范围**:通过调整每次跃的距离来最大化可访问区域的数量[^2]。 - **资源管理型挑战**:除了考虑距离外还需兼顾消耗的能量或者其他约束条件(如时间限制),从而增加复杂度。 ### 解决方案概述 针对上述提到的各种可能性,可以采用如下方法应对: #### 动态规划 (Dynamic Programming, DP) 如果目标是最优策略下的某种极值,则DP往往是首选工具之。定义状态转移方程时需注意边界情况处理及空间效率优化。 ```python def min_jumps(nums): n = len(nums) dp = [float('inf')] * n dp[0] = 0 for i in range(1, n): for j in range(i): if j + nums[j] >= i and dp[j] != float('inf'): dp[i] = min(dp[i], dp[j]+1) return dp[-1] if dp[-1]!=float('inf') else -1 ``` #### 贪婪算法 (Greedy Algorithm) 对于某些特定形式的问题来说,局部最优选择能够带来全局最佳效果;这时运用贪婪法则往往更加高效简洁。 ```python def can_reach_lastStoneWeight(stones): stones.sort(reverse=True) while len(stones)>1: first=stones.pop(0) second=(stones.pop(0))if stones else 0 diff=abs(first-second) if(diff>0): insert_pos=bisect.bisect_left(stones,diff) stones.insert(insert_pos,diff) return True if not stones or stones[0]==0 else False ``` ### 注意事项 实际比赛中遇到类似问题时需要注意以下几点: - 输入规模较大时应优先选用O(nlogn)甚至更低的时间复杂度算法; - 预先判断是否存在可行解以免徒劳运算浪费宝贵比赛时间; - 特殊测试用例准备充分以验证程序鲁棒性。
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